Durante gran parte del siglo XX y lo que va del XXI, la
epistemología académica se sustentó en una idea aparentemente clara: el
conocimiento se construye acumulativamente, a partir de la reflexión crítica
sobre el trabajo previo, con la revisión de “estados del arte” que situaban
cada investigación dentro de una “tradición intelectual” y metodológica
compartida.
En este modelo, el conocimiento se consolida sobre textos
extensos —monografías, tesis y artículos considerados científicos, guardados en
el formato PDF— que contienen narrativas completas, argumentos, métodos,
resultados y amplias referencias bibliográficas, y cuya validez se asegura por
medio de debates, citas y revisiones rigurosas. Este paradigma está entrando en
crisis porque la forma tradicional de producir y comunicar conocimiento
—artículos largos en PDF, escritos para “comunidades cerradas” de
especialistas—, no solamente se ha vuelto cada vez menos útil fuera de los
escenarios académicos, sino que ahora resulta obsoleta, desde un punto de vista
técnico y epistemológico.
La razón de fondo no se reduce a la llegada de nuevas
tecnologías, sino a un cambio profundo en cómo se hace, verifica y distribuye
el conocimiento en la era de la inteligencia artificial (IA). Estamos
transitando aceleradamente, del documento extenso al objeto de conocimiento
digital. Un punto de inflexión significativo, evidenciado en el ensayo “After the PDF: A new unit of knowledge for
the AI era”, del matemático Steve Smith, es la propuesta en la que los artículos
en formato PDF —esa unidad elemental de la comunicación científica— han
cumplido su función histórica. Estos artículos eruditos y ampulosos ya no sirven
al propósito epistemológico fundamental de la ciencia contemporánea. El artículo
en PDF fue diseñado para la lectura humana lineal y almacenamiento estable; sin
embargo, este formato dispersa la información crítica (figuras, métodos, datos,
contextos), ya que es un molde difícil de procesar automáticamente y pobremente
estructurado para los actuales sistemas de IA.
En respuesta a los cambios actuales que exige la
inteligencia artificial, se propone sustituir el artículo PDF por “unidades de
conocimiento densas”, semánticamente estructuradas y computables, llamadas “objetos
de conocimiento” (knowledge objects):
paquetes digitales que unen las hipótesis principales o audaces, su contexto
interpretativo y la trazabilidad de su origen (proveniencia), de forma que,
tanto humanos como máquinas, puedan inferir, verificar y aplicar el conocimiento
con precisión y rapidez. Lo que se necesita y se busca con fruición, son “respuestas”
rápidas, comprobadas y con mucha información confiable.
Este giro en el uso de los conocimientos, no es únicamente
una innovación técnica, sino que también es una revolución epistemológica
porque el núcleo de la ciencia, deja de ser el documento narrativo para
convertirse en unidades de conocimiento reutilizables e interoperables. Las
implicaciones son profundas, pues se abandona la idea donde el conocimiento es
un corpus acumulativo de textos, para pasar a entenderlo como redes
interconectadas de hechos, relaciones, información estadística exhaustiva, contextos
y validaciones verificables.
Este cambio tecnológico y epistemológico es
particularmente crítico en disciplinas como las ciencias sociales, políticas y las
humanidades, donde millones de monografías y artículos en PDF, con extensos
estados del arte y discusiones teóricas farragosas, quedan archivados e inutilizados
por los lectores reales, siendo citados, sobre todo, dentro de comunidades elitistas,
sin impacto social claro.
La presión por publicar o perecer, ha generado una
proliferación de artículos que ya no contribuyen significativamente a los debates
públicos o transformaciones sociales, sino que reproducen un lenguaje académico
para los indicadores de productividad. La epistemología tradicional —reflexión,
debate teórico, genealogía histórica de ideas— se vuelve irrelevante para la
mayoría de los agentes sociales, que necesitan información verificable, útil y
accionable con rapidez. En este nuevo contexto, el valor de una investigación,
ya no está en cuántos artículos se unen a una cadena acumulativa de saber, sino
en cuán accesible, contextualizada y verificable es la información que produce.
Hoy, tanto en la educación como en la investigación
aplicada, hay una inclinación creciente hacia los objetos de conocimiento con
valor inmediato: información que pueda ser aplicada, verificada y contrastada,
sin necesidad de largas genealogías teóricas. Hoy en día, se buscan respuestas
rápidas y verificadas por medio de sistemas que facilitan las decisiones en
tiempo real, integrando evidencia robusta, en lugar de debates formales.
El acceso transparente y validado, con énfasis en datos
abiertos, metodologías claras y trazabilidad que permitan, tanto a personas
como a máquinas rastrear y justificar el origen de cada afirmación, es lo
fundamental. Este énfasis coincide con las tendencias globales de reorganización
del conocimiento, donde la IA —especialmente los modelos generativos— pone en
cuestión la autoridad tradicional de la publicación académica, al generar
respuestas útiles, a partir de grandes conglomerados de datos y patrones
estadísticos, en vez de someterse a los métodos clásicos de verificación
humana.
¿Significa esto el fin de la epistemología? No se trata de
una desaparición total de la epistemología como disciplina filosófica. Más
bien, estamos ante la obsolescencia del modelo epistemológico centrado en
documentos largos como unidades fundamentales de conocimiento. Nace una epistemología híbrida, en la que la estructura, la verificabilidad y la
conexión con los buscadores guiados por IA, son tan importantes como la
reflexión teórica.
Actualmente asistimos a un desplazamiento desde la
acumulación pasiva de textos, hacia un enfoque activo de construcción de
conocimiento útil para la sociedad y las decisiones complejas del presente. Si
el siglo XX académico tuvo como pilar epistemológico al “estado del arte
acumulativo”, el siglo XXI —impulsado por IA y nuevas infraestructuras
digitales de conocimiento— pone el acento en la relevancia, la verificabilidad
y la utilización directa del conocimiento.
¿Acabó, entonces, la epistemología clásica? Con cuidado, podemos
afirmar que la epistemología tradicional, centrada en las narrativas “acumulativas”
dentro de formatos de texto cerrados, está en declive. Lo que emerge es una
epistemología orientada hacia los objetos de conocimiento finitos y
estructurados.
Las nuevas tendencias en la epistemología flexible, están
diseñadas, tanto para máquinas, como para los seres humanos, colaborándose
mutuamente en la producción de sentidos. La nueva epistemología deberá estar centrada
en información verificable, contextualizada y útil, más que en discusiones teóricas
inmensas que pocos leen. Este cambio representa, no solo una transformación
técnica, sino también una reconfiguración del propósito mismo del conocimiento
académico, que está pasando de preservar la memoria intelectual a facilitar la acción,
comprensión validada y adaptación a un mundo complejo y acelerado que requiere
mucha información y respuestas rápidas. Un mundo dominado por la inteligencia
artificial en todos los ámbitos de la vida.
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